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工作职责 1、负责多模态大模型、素材内容AIGC生成大模型等前沿技术及算法的探索及研发,包括但不限于视觉理解、VLM多模态大模型、文生图、图生文、视频生成、数字人等方向。 2、参与基于LLM、VLM大模型的开发和调优工作,包括数据构建、训练流程搭建、指令微调、Prompt工程、智能体等; 3、追踪和学习人工智能领域的国际前沿技术研究,结合业务需求,推动智能视觉等AI技术在保险领域的智能应用及落地,根据业务需求持续追踪应用效果并进行优化迭代,赋能保险行业智能化营销,数字化运营等。 任职要求 1、硕士及以上学历,计算机相关专业毕业,2年以上计算机视觉、内容生成相关领域的研究经历或工作经验。 2、熟悉物体识别与分类、物体跟踪、三维视觉、视频内容理解、文生图/图生文、虚拟数字人等主流算法及应用,具备大语言模型、多模态大模型项目经验者优先。 3、算法基础扎实,有较强的算法理解和实现能力,熟练掌握Python或C++等编程语言、Linux环境开发和实现、Pytorch/TensorFlow等多种深度学习框架,具备较强的模型部署、项目代码集成经验者优先。 4、有技术热情,紧跟国际前沿技术,富有创造性思维,在相关国际会议或期刊,如CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等发表论文者优先,有计算机视觉方向比赛经验并取得优秀名次者优先,有高质量Github项目经验者优先。 5、责任心强,积极主动,有良好的沟通能力和团队合作能力,有技术负责、项目管理、多团队协作管理经验者优先。
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岗位说明: 1. 针对重点行业(能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业)的智能制造与数智化升级,深入理解和抽象客户的业务需求,灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题; 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究,基于公司的数据平台产品,进行数据分析算法和产品的研发工作; 3. 针对客户现场的实际数据分析项目,开展如下工作:业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求: 1. 结合数据理解业务需求,具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力,具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践;熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先;熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用(如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等),有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验,熟悉常见软件工程设计模式(例如OO、ORM、DDD、ER建模等);具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力;能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先(高级)。 6. 工业专业教育背景或工作经验,具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景,硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力;能快速搜索、阅读中英文文献者优先。
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岗位说明: 1. 针对重点行业(能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业)的智能制造与数智化升级,深入理解和抽象客户的业务需求,灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题; 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究,基于公司的数据平台产品,进行数据分析算法和产品的研发工作; 3. 针对客户现场的实际数据分析项目,开展如下工作:业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求: 1. 结合数据理解业务需求,具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力,具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践;熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先;熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用(如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等),有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验,熟悉常见软件工程设计模式(例如OO、ORM、DDD、ER建模等);具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力;能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先(高级)。 6. 工业专业教育背景或工作经验,具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景,硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力;能快速搜索、阅读中英文文献者优先。
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工作职责 【业务介绍】 小红书未来业务场景上改革开放,有大量新场景需要扩展和探索,业务上对于新场景的冷启和破圈有强诉求,全场域行为理解和挖掘能帮助新业务快速取得效果,并作为中台工具输出 工作职责: - 1. 负责小红书多场域行为理解,建设算法中台能力,快速赋能新业务场景,提高冷启效率; - 2. 设计和实现大规模预训练模型在搜推场景中的应用,优化模型性能和效果; - 3. 深入分析业务问题,提出创新的解决方案,并推动技术方案的落地; - 4. 跟踪和研究业界最新的技术动态,探索新技术在业务中的应用; - 5. 与算法、数据、产品等团队紧密合作,推动项目的顺利进行; - 6. 指导和培养团队成员,提升团队整体的技术水平和项目执行能力; - 7. 定期总结项目经验,撰写技术文档和研究报告,分享技术成果。 任职资格 任职资格: - 1. 本科及以上学历,计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业; - 2. 在一线互联网公司核心骨干同学,有跨域建模、多模态理解、搜推大模型等交叉经验; - 3. 扎实的编程能力和数据结构基础,熟悉Python、C++等主流编程语言; - 4. 熟悉主流的大规模预训练模型(如BERT、GPT、CLIP等),有大模型训练、微调、偏好对齐、模型量化等经验; - 5. 推动 / 合作能力强,能带领团队突破拿结果,良好的团队合作精神和沟通能力,能够与跨部门团队有效协作; - 6. 有发表在学术会议(如KDD、SIGIR、WWW、ACL等)上的论文优先; - 7. 有跨领域(如搜索、推荐、广告、NLP、CV等)经验者优先。
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职位职责: 1、设计开发大规模因果模型,支持多场景多目标的十亿用户级建模要求,优化娱乐直播用户的留存和体验; 2、设计开发激励策略,刻画策略对用户的长期影响,量化单次激励对于用户的长期增益、优化投放和激励策略,设计在无偏数据以及成本约束下的激励策略; 3、研究突破业务激励增长算法难题,包括大规模离散特征深度学习、因果模型、关系网络、运筹优化策略等研究方向,为业务增长赋能。 职位要求: 1、具备扎实的编码能力和机器学习理论基础,拥有良好的代码习惯和文档编写能力; 2、掌握机器学习的理论基础,熟悉经典的算法模型 (GBDT/LR/FM/DNN等) 和相关工具框架 (Tensorflow/PyTorch等); 3、能熟练使用Hive/S预估、因果推断、Uplift建模、统筹优化等项目中有实际的工作经验更佳; 4、优秀的理解沟通和团队协作能力,能快速理解业务背景,对数据敏感,以数据事实为基准,有较强责任心。
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岗位职责: 1、负责公司计算机视觉业务(零售场景)的算法模型优化,包括目标检测、商品识别、目标分类、OCR、价格识别等; 2、根据客户需求,设计并实现准确可靠的算法模型; 3、负责算法模型相关准确率测试和接口开发; 4、撰写技术文档,记录相关的试验过程; 5、参与算法模型的持续改进和优化,确保模型在实际应用中的高效性和准确性; 6、与团队成员合作,确保项目按时完成并达到预期目标。 岗位要求: 1、计算机或数学等相关专业毕业,本科以上学历; 2、熟练掌握Python,熟悉PyTorch、MXNet等相关深度学习框架; 3、熟悉目标检测、分类、特征匹配、OCR等相关计算机视觉算法; 4、熟悉各种算法模型评测指标,如准确率、召回率、F1分数等; 5、具有较好的沟通和表达能力,认真负责、有耐心; 6、具备较强的学习能力和团队协作精神,能够快速适应新技术和新环境; 7、有相关项目经验者优先。
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职位职责: 1、参与快速增长的直播业务的推荐算法工作,包含抖音、抖音极速版、火山引擎、西瓜视频、今日头条等各端直播业务,结合大规模机器学习系统,构建业界一流领先的推荐系统; 2、优化直播在多场景、全链路的推荐核心算法&策略(召回、粗排、精排、混排等等),极致提升个性化直播分发与推荐效率; 3、深入理解用户、主播、平台等生态角色需求,通过持续技术创新与迭代,驱动用户体验、主播成长、平台营收健康持续增长,并通过直播+赋能优化各垂直行业; 4、和产品、运营团队紧密合作,通过对产品和用户的深入理解和分析,制定算法策略促进直播生态的长期繁荣发展。 职位要求: 1、有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯,扎实的数据结构和算法功底; 2、有扎实的机器学习/深度学习理论和丰富的实践经验,熟悉至少一种主流深度学习编程框架; 3、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;善于沟通,工作积极主动,责任心强,具备良好的团队协作能力; 4、在**会议发表论文,或ACM/机器学习等竞赛获奖,或有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法业务经验者优先。
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岗位描述: 1、负责微博基础内容AI的研发、探索,落地到微博内容理解、内容消费和内容生产的核心场景。 2、负责自然语言处理、多模态内容理解和生成模型调优和策略优化,如数据增强、蒸馏学习、对比学习、小样本学习等 4、参负责大模型预训练技术、海量参数下大模型高效微调技术、基于大模型Prompt提示学习技术,取得业务效果 4、跟进AIGC方向研究前沿,使用最新技术解决实际业务问题。 5、有AIGC相关产品落地经验者优先。 岗位要求: 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历,2年及以上NLP或AI相关算法研发经验 2、有自然语言处理领域任一方向经验,包括并不限于文本分类、相似性、多模态生成、问答系统、知识图谱、大规模预训练模型,能够从业务场景出发建设技术体系能力。 3、扎实的编程功底,具备较强的工程实现能力。 4、热爱技术,能够深入细节,对前沿的算法有了解并积极尝试,熟悉常用的机器学习技术及常用深度学习框架。 5、主动性好,乐于贴近业务问题,具备技术驱动、数据驱动、产品驱动等多种驱动业务思维能力。 6、优秀的沟通能力和合作精神,能够处理复杂环境的沟通协作 具备以下条件优先: 1、 发表过AI顶会论文、或者AI竞赛获奖者优先 2、有优秀AI方向开源项目者优先
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【职位要求】 1、具有扎实的理论基础,熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李群和李代数等; 2、掌握SLAM的基础原理和算法,掌握粒子滤波、卡尔曼滤波、图优法等算法基本原理; 3、掌握cartographer、loam、ORB-SLAM等一种或多种开源算法,熟练使用ceres solver、g2o等非线性优化库,有实际调试和优化的经验; 4、掌握C/C++,具有丰富的C++开发经验,熟练使用Linux、ROS; 5、具有无人机、扫地机、移动机器人等量产移动智能硬件产品开发经验优先 【岗位职责】 1、主导机器人2D、3D SLAM架构搭建、开发和测试; 2、根据实际应用,负责实现多传感器融合、建图、定位等算法优化迭代; 3、负责机器人平台的算法移植和优化; 4、根据业务需求,设计算法评估方案,并依据指标和数据评估算法效果; 5、负责SLAM算法相关开发文档的编写;
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工作职责 1. 项目管理及交付能力:负责部门模型策略类开发项目,包括整体项目管理、模型开发、模型管理、模型优化; 2. 数据算法能力:负责部门算法相关的设计和调优 ,参与部门产品开发与优化,并具备协助完成部门automatic pipeline; 3. 保险需求落地能力:和商务、运营、研发等团队深度合作,将业务需求转化为技术可落地方案,完成实际项目技术需求分析与转化 任职资格: 1. 硕士及以上学历,3年以上机器学习建模项目经验,应用数学、物理、统计、计算机与算法相关专业 2. 有机器学习、模式识别 、数据挖掘多个实际项目经验,理解NLP、Graph基础概念和常用算法 3. 有较强的python建模能力,能够独立搭建算法框架和建立复杂机器学习模型 4. 具备一定的英语交流与阅读能力 加分项: 1. 有保险风控建模领域,风控大数据挖掘的项目经验优先 2. 有过kaggle等建模大赛得奖者优先 3. 有过海外留学工作经验者优先
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工作职责: 1. 负责文本、图像算法的研发和优化,提升公司的产品竞争力; 2. 负责搭建公司AI能力,包括数据采集、特征提取、模型训练和部署等环节; 3. 负责参与相关技术方案的制定和实施,协同其他团队完成项目开发和上线; 4. 负责持续跟踪业内最新技术动态,协助进行AI业务布局。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机、数学等相关专业优先; 2. 熟练掌握机器学习、深度学习等相关技术,有图像算法研发、大模型优化和算法服务部署落地经验者优先; 3. 熟练掌握Python、C++等编程语言; 4. 具有良好的团队合作和沟通能力,能够与其他团队成员协同工作; 5. 具备较强的学习能力和自我驱动能力,能够快速学习和适应新技术; 6. 有从0到1搭建公司AI能力的经验者优先;
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岗位职责: -结合电商的业务特性,进行模型和算法创新,打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化,包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等,最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求: -计算机及相关专业,具有扎实的算法和数据结构,优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础,具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台,有大规模机器学习平台的研发经验者优先,有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先,包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力,学习能力强,自我驱动力强。
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岗位描述 我们正在寻找一位大模型算法工程师,加入我们的DeepBank算法团队,负责提升 Agent 的规划、推理能力,构建知识库,并探索知识与大模型的融合。 岗位职责 1、Agent 核心算法研发与优化: 深入研究并实现先进的 Agent Planning 和 Reasoning 算法,提升 Agent 在复杂任务场景下的自主规划、逻辑推理、决策制定和问题解决能力 。 2、知识库构建与维护: 负责 Agent 研发平台所需知识库的构建、更新和维护工作,确保知识的准确性、完整性和时效性 。 3、知识与大模型融合研究: 跟踪和研究知识与大模型结合的前沿技术,探索新的方法和潜在的应用场景 。重点研究和实现基于检索增强生成(RAG)的 Agent 系统,探索利用知识图谱等结构化知识增强大模型的推理能力 。 4、特定领域 Agent 算法调优: 针对特定的应用领域,研究和优化 Agent 的算法和策略,以提升其在实际业务场景中的效果 。 5、参与平台技术方案设计与实施: 参与 Agent 研发平台的技术架构设计、模块划分和接口定义工作 。 任职要求 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业硕士及以上学历 。 2、精通 Python 编程,熟悉深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow 。 3、具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习等理论基础,熟悉 Transformer 模型 。有大模型相关项目经验者优先 。 4、熟悉人工智能 Agent 的基本概念和原理 。熟悉 Agent Planning、Reasoning 等关键技术,了解 RAG、Function Calling 等优先 。 5、具备较强的逻辑思维能力、问题解决能力和快速学习能力 。 加分项 1、有实际 Agent 研发或相关项目经验,熟悉 Agent 框架(如 LangChain、AutoGen 等)。 2、熟悉知识图谱、向量数据库等知识库相关技术或工具 。 3、在 AI 会议或期刊上发表过相关论文 。 4、有参与或贡献优秀的开源项目经验 。 5、具备良好的中英文沟通和协作能力 。 6、有特定行业的 Agent 应用开发经验 。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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15k-25k·15薪 经验不限 / 本科科技金融,人工智能服务 / 上市公司 / 500-2000人岗位要求: 1、积极配合算法研发团队,收集,清洗,整理数据,并进行数据标注,建立算法测试/训练数据集,为算法研发人员提供数据支撑; 2、负责算法的准确性,性能,稳定性,可用性等的测试和评测,完成算法和产品的集成测试,编写测试用例和测试报告; 3、能够依据算法的不同,从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行,根据业务的不同制定不同的测试策略,使用不同的测试方法,分析定位问题; 4、参与产品需求评审,具有较好的业务理解能力和沟通能力,测试严谨认真负责。 任职资格: 1、本科及其以上学历,超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验; 2、了解自然语言处理,或语音识别的相关测试方法和基础知识,了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先; 4、掌握Python语言,使用jmeter、potman等测试工具; 5、有较强的创新能力,良好的沟通能力以及团队协作能力; 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力,团队合作精神,独立并积极主动。
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【校招】大语言模型工程师 职位描述: 1. 参与大规模预训练模型的研发工作,探索超大规模模型的极致系统优化; 2. 研究高效的模型调优策略、高质数据建设方法,包括数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化等; 3. 设计、实现、优化分布式系统和并行计算框架,提升训练和推理效率,支持大模型平台化及创新应用落地; 4. 探索大模型在前沿技术和趋势中的应用,包括生成创作、逻辑推理等,并在金融领域下的更多使用场景中进行深入研究和探索。 职位要求: 1. 硕士及以上学历,人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先; 2. 扎实的机器学习基础,熟悉NLP、RL领域技术,在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶会发表论文者优先; 3. 熟练掌握Python及Pytorch/Tensorflow/PaddlePaddle等框架,C/C++熟练者优先; 4. 优秀的代码能力和算法功底,ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛获奖者优先; 5. 熟悉预训练模型算法原理,有大规模模型(>7B参数)训练调优或分布式系统开发经验; 6. 具备出色的问题分析和解决能力,能独立探索技术解决方案。 加分项: 1. 在大模型领域或RL领域,主导过大影响力的项目或论文者; 2. 有较强的学术背景,在会议上发表过相关论文者; 3. 有丰富的实践经验,能够快速将研究成果应用于实际场景中。